cv2 设置图片区域颜色

你可以使用numpy的切片操作来选择图像的一部分，并使用赋值操作来设置颜色。以下是一个简单的Python脚本示例：

import cv2 
import numpy as np # 读取图像 
img = cv2.imread('input.jpg') # 设置图像的一部分颜色，例如设置左上角100x100区域为红色 
img[0:100, 0:100] = [0, 0, 255] # 保存修改后的图像 
cv2.imwrite('modified.jpg', img)

在这个脚本中，我们首先读取了一张名为 ‘input.jpg’ 的图像，然后使用 numpy 的切片操作选取了图像左上角的 100x100 像素区域，然后使用赋值操作将这一部分的颜色设置为红色（在OpenCV中，颜色的表示顺序为BGR，所以红色表示为[0, 0, 255]）。最后，我们将修改后的图像保存为’modified.jpg’。

请注意，numpy的切片操作中，第一个索引是y坐标（垂直方向），第二个索引是x坐标（水平方向）。所以img[0:100, 0:100]选取的是图像左上角的区域。如果你想选取其他区域，可以调整切片操作的参数。例如，img[50:150, 50:150]会选取图像从(50, 50)开始的100x100像素区域。

以设置图片右下角100x100 区域为白色为例：
要将图像的右下角 100x100 的区域设置为白色，你需要知道图像的宽度和高度，以便从正确的位置开始切片。
以下是一个Python脚本示例：

import cv2 
import numpy as np # 读取图像 
img = cv2.imread('input.jpg') # 获取图像的高度和宽度 
height, width = img.shape[:2] # 设置图像右下角的100x100区域为白色 
img[height-100:height, width-100:width] = [255, 255, 255] # 保存修改后的图像 
cv2.imwrite('modified.jpg', img)

• 我们首先读取了一张名为’input.jpg’的图像，然后获取了图像的高度和宽度。
• 然后，我们使用numpy的切片操作选取了图像右下角的100x100像素区域，然后使用赋值操作将这一部分的颜色设置为白色（在OpenCV中，颜色的表示顺序为BGR，所以白色表示为[255, 255, 255]）。
• 最后，我们将修改后的图像保存为’modified.jpg’。

请注意，如果图像的高度或宽度小于100 像素，你需要相应地调整切片操作的参数，否则会出现索引错误。

动态输入高和宽

import sys
import cv2 # 导入包
import numpy as np
from PIL import Imagenum_args = len(sys.argv)
print("The input length is：", num_args)
if num_args != 3:print("Plese input the height and width")exit(1)print("type:", type(sys.argv))
print("function name:", sys.argv[0])try:print("hight:", sys.argv[1])print("width:", sys.argv[2])
except Exception as e:print("Input Error:", e)img = cv2.imread(r'test.jpg')#
height, width = img.shape[:2]
img[height - int(sys.argv[1]) : height, width - int(sys.argv[2]) : width] = [255, 255, 255]
cv2.imwrite('modified.jpg', img)#read image
img_grey = cv2.imread('modified.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# define a threshold, 128 is the middle of black and white in grey scale
#thresh = 128
thresh = 210# assign blue channel to zeros
img_binary = cv2.threshold(img_grey, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# 在窗口中显示图像
cv2.imshow(r'Image', img_binary)# 最后还要写一句代码，这样就可以使窗口始终保持住
cv2.waitKey(0)#最后别忘了释放窗口，养成良好习惯。
cv2.destroyAllWindows()#save image
cv2.imwrite('black-and-white.png',img_binary)